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Python
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from Datenbank import *
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import sympy as sp
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import csv
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class FunktionalesModell:
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def __init__(self, pfad_datenbank):
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self.pfad_datenbank = pfad_datenbank
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def jacobi_matrix_symbolisch(self):
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liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
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db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
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liste_beobachtungen_rohdaten = []
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liste_punktnummern =[]
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liste_beobachtungen_jacobian = []
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liste_orientierungsunbekannte = []
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liste_beobachtungsgleichungen_jacobian = []
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liste_beobachtungsgleichungen_abgeleitet = []
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liste_beobachtungen_abgeleitet = []
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liste_zeilenbeschriftungen_jacobian = []
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liste_zeilenbeschriftungen_abgeleitet = []
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for beobachtungsart in liste_beobachtungsarten:
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liste_id_standpunkt_zielpunkt = db_zugriff.get_beobachtungen_id_beobachtungsgruppe_standpunkt_zielpunkt(beobachtungsart)
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for beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt in liste_id_standpunkt_zielpunkt:
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liste_beobachtungen_rohdaten.append(
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(beobachtungsart, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt)
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)
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if standpunkt not in liste_punktnummern:
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liste_punktnummern.append(standpunkt)
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if zielpunkt not in liste_punktnummern:
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liste_punktnummern.append(zielpunkt)
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if beobachtungsart == "tachymeter_richtung":
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if beobachtungsgruppeID not in liste_orientierungsunbekannte:
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liste_orientierungsunbekannte.append(beobachtungsgruppeID)
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if liste_beobachtungen_rohdaten == []:
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return None
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dict_punkt_symbole = {}
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liste_unbekannte = []
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for punkt in liste_punktnummern:
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X, Y, Z = sp.symbols(f"X{punkt} Y{punkt} Z{punkt}")
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dict_punkt_symbole[punkt] = (X, Y, Z)
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liste_unbekannte.append(X)
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liste_unbekannte.append(Y)
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liste_unbekannte.append(Z)
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dict_orientierung_symbole = {}
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for orientierungsunbekannte in liste_orientierungsunbekannte:
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O = sp.symbols(f"O{orientierungsunbekannte}")
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dict_orientierung_symbole[orientierungsunbekannte] = O
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liste_unbekannte.append(O)
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liste_beobachtungsgleichungen_distanz =[]
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liste_zeilenbeschriftungen_distanz = []
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liste_A_richtung_zeilen = []
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liste_zeilenbeschriftungen_richtung = []
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for beobachtungsart, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt in liste_beobachtungen_rohdaten:
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X_sp, Y_sp, Z_sp = dict_punkt_symbole[standpunkt]
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X_zp, Y_zp, Z_zp = dict_punkt_symbole[zielpunkt]
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B_sp, L_sp = sp.symbols(f"B{standpunkt} L{standpunkt}")
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alpha = sp.symbols(f"alpha{standpunkt}_{zielpunkt}")
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zw = sp.symbols(f"zw{standpunkt}_{zielpunkt}")
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s = sp.symbols(f"s{standpunkt}_{zielpunkt}")
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if beobachtungsart == "tachymeter_distanz":
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beobachtungsgleichung = sp.sqrt(
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(X_zp - X_sp) ** 2
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+ (Y_zp - Y_sp) ** 2
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+ (Z_zp - Z_sp) ** 2
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)
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liste_beobachtungsgleichungen_distanz.append(beobachtungsgleichung)
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liste_zeilenbeschriftungen_distanz.append(f"SD {beobachtungsgruppeID} {standpunkt}-{zielpunkt}")
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if beobachtungsart == "tachymeter_richtung":
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#for beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, standpunkt, zielpunkt in liste_id_standpunkt_zielpunkt:
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d_r_dX_zp = ((sp.sin(B_sp)*sp.cos(L_sp)*sp.sin(alpha) - sp.sin(L_sp)*sp.cos(alpha)) / (s * sp.sin(zw)))
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d_r_dX_sp = - d_r_dX_zp
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d_r_dY_zp = ((sp.sin(B_sp)*sp.sin(L_sp)*sp.sin(alpha) + sp.cos(L_sp)*sp.cos(alpha)) / (s * sp.sin(zw)))
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d_r_dY_sp = - d_r_dY_zp
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d_r_dZ_zp = ((-sp.cos(B_sp) * sp.sin(alpha) / (s * sp.sin(zw))))
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d_r_dZ_sp = - d_r_dZ_zp
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d_r_dO_sp = -1
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zeile_A_Matrix = []
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for punkt in liste_punktnummern:
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if punkt == standpunkt:
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zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_sp, d_r_dY_sp, d_r_dZ_sp])
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elif punkt == zielpunkt:
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zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_zp, d_r_dY_zp, d_r_dZ_zp])
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else:
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zeile_A_Matrix.extend([0, 0, 0])
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for orientierung in liste_orientierungsunbekannte:
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if orientierung == beobachtungsgruppeID:
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zeile_A_Matrix.append(d_r_dO_sp)
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|
else:
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zeile_A_Matrix.append(0)
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liste_A_richtung_zeilen.append(zeile_A_Matrix)
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liste_zeilenbeschriftungen_richtung.append(
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f"R {beobachtungsgruppeID} {standpunkt}-{zielpunkt}"
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)
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if beobachtungsart == "tachymeter_zenitwinkel":
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d_r_dX_zp = ((X_zp - X_sp) * sp.cos(zw) - s * sp.cos(B_sp) * sp.cos(L_sp)) / (s ** 2 * sp.sin(zw))
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d_r_dX_sp = - d_r_dX_zp
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|
d_r_dY_zp = ((Y_zp - Y_sp) * sp.cos(zw) - s * sp.cos(B_sp) * sp.sin(L_sp)) / (s ** 2 * sp.sin(zw))
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|
d_r_dY_sp = - d_r_dY_zp
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d_r_dZ_zp = ((Z_zp - Z_sp) * sp.cos(zw) - s * sp.sin(B_sp)) / (s ** 2 * sp.sin(zw))
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d_r_dZ_sp = - d_r_dZ_zp
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zeile_A_Matrix = []
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for punkt in liste_punktnummern:
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|
if punkt == standpunkt:
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zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_sp, d_r_dY_sp, d_r_dZ_sp])
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|
elif punkt == zielpunkt:
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zeile_A_Matrix.extend([d_r_dX_zp, d_r_dY_zp, d_r_dZ_zp])
|
|
else:
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|
zeile_A_Matrix.extend([0, 0, 0])
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for orientierung in liste_orientierungsunbekannte:
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zeile_A_Matrix.append(0)
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liste_A_richtung_zeilen.append(zeile_A_Matrix)
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liste_zeilenbeschriftungen_richtung.append(
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|
f"ZW {beobachtungsgruppeID} {standpunkt}-{zielpunkt}"
|
|
)
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if liste_beobachtungsgleichungen_distanz:
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f_matrix_dist = sp.Matrix(liste_beobachtungsgleichungen_distanz)
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unbekanntenvektor = sp.Matrix(liste_unbekannte)
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A_dist = f_matrix_dist.jacobian(unbekanntenvektor)
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else:
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A_dist = None
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if liste_A_richtung_zeilen:
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A_richtung = sp.Matrix(liste_A_richtung_zeilen)
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else:
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A_richtung = None
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if A_dist is not None and A_richtung is not None:
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A_gesamt = A_dist.col_join(A_richtung)
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liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = (
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liste_zeilenbeschriftungen_distanz + liste_zeilenbeschriftungen_richtung
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)
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elif A_dist is not None:
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A_gesamt = A_dist
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liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = liste_zeilenbeschriftungen_distanz
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elif A_richtung is not None:
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A_gesamt = A_richtung
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liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = liste_zeilenbeschriftungen_richtung
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else:
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return None
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# --- Export der A_jacobian-Matrix in eine CSV-Datei ---
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dateiname_export = "Jacobi_Matrix.csv"
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with open(dateiname_export, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
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writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
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# Kopfzeile: leere Ecke + Namen der Unbekannten
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kopfzeile = ["Beobachtung"]
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for unbekannte in liste_unbekannte:
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kopfzeile.append(str(unbekannte))
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writer.writerow(kopfzeile)
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# Zeilen: Standpunkt-Zielpunkt + Jacobimatrix-Zeile
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for zeilenbeschriftung, zeile in zip(liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_gesamt.tolist()):
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zeile_als_text = [zeilenbeschriftung] + [str(eintrag) for eintrag in zeile]
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writer.writerow(zeile_als_text)
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return A_gesamt |